Cognitive Assessments in Randomized Controlled Trials of Acute or Secondary Prevention Stroke Treatments 2011 to 2024: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment after stroke is common and associated with poorer outcomes. However, cognition is rarely assessed in acute or secondary prevention randomized controlled trials (RCTs), and those that do have not been systematically synthesized. This review examines how often cognitive end points are used, specific assessments applied, domains tested, and rates of missing cognitive data. METHODS: We performed a search on EMBASE, PsycINFO, MEDLINE and Cumulative Index to Nursing and Allied Health for RCTs involving adult (≥18 years) participants with stroke, published from 2011 to 2024. Abstracts and full-text publications were screened for stroke RCTs with cognitive end points. These were categorized into acute, secondary prevention, and rehabilitation trials. Descriptive statistics summarized the frequency of cognitive end points, domains, and missing data rates in acute and prevention trials. RESULTS: Of 12 822 screened studies, 980 met criteria for full-text screening and 406 were stroke RCTs with a cognitive end point. Among these, 43 were acute and secondary prevention RCTs eligible for data extraction. The Mini-Mental State Examination (22/43 studies, 52%) and Montreal Cognitive Assessment (18/43 studies, 42%) were used in the most RCTs. There were 66 distinct cognitive tasks used, with greatest diversity in memory tasks (19), executive tasks (11) and global screens (11). Mean missing data were 22.2% (SD: 10.4%, range 0%-62%). CONCLUSIONS: Cognitive tasks are infrequent outcomes in stroke RCTs. When used, the tasks and domains assessed vary widely and are heavily affected by missing data. More pragmatic approaches to measuring meaningful cognitive change in all clinical trial participants are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,062 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».